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也意味著大考驗、大挑戰(zhàn)。近日，
如何理解大規(guī)模數(shù)據(jù)中的潛在模式、可視化是一個有效的方法。如何針對數(shù)據(jù)特征，自動挖掘并適配相應的可視化方法，便涉及到一系列智能化的技術(shù)，這也是智能大數(shù)據(jù)可視化”實驗室所研究重點之一。曹楠介紹，實驗室的名字中包括三個關(guān)鍵詞—智能、大數(shù)據(jù)、及可視化。智能指的人工智能，大數(shù)據(jù)指的大數(shù)據(jù)領域，可視化指的大數(shù)據(jù)領域中的一個重要分支。三個關(guān)鍵詞層層遞進，涵蓋了多個層面，體現(xiàn)了實驗室成立的初衷，即跨界。目前智能大數(shù)據(jù)可視化實驗室跨設計創(chuàng)意學院和軟件學院招生，兼顧設計思維與技術(shù)能力，旨在打造具有世界一流水準的智能化數(shù)據(jù)分析、可視化、設計及人機交互技術(shù)。
圍繞著可視化，實驗室嘗試在多個交叉學科中突破學科邊境，保守的大數(shù)據(jù)可視化及分析的基礎上，將數(shù)據(jù)可視化的范疇進一步拓展到智能輔助設計領域，并展開了系列研究。
數(shù)據(jù)分析及可視化方面，實驗室的研究重點是設計新穎的數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)，揭示數(shù)據(jù)中所隱藏的模式及內(nèi)涵。為了達到這個目的實驗室的師生們圍繞著多種復雜類型的數(shù)據(jù)（如文本數(shù)據(jù)、異構(gòu)多維度數(shù)據(jù)等）展開研究，提出了數(shù)據(jù)異常情況的自動識別、檢測、及可視化詮釋技術(shù)。這些技術(shù)，通過機器學習自動判斷數(shù)據(jù)中的異常情況，并通過可視化直觀表達數(shù)據(jù)實體及其相關(guān)的上下文信息，用于協(xié)助分析人員更好地結(jié)合自身經(jīng)驗、知識判斷分析結(jié)果的正確性。
可視化分析技術(shù)應用在智慧醫(yī)療”領域。曹楠介紹，醫(yī)療領域用于醫(yī)療的可視化技術(shù)相較于其他技術(shù)手段，仍有待大力發(fā)展。保守的可視化技術(shù)，例如X光機安檢、CT掃描、VR成像等，主要針對圖形圖像數(shù)據(jù)。而針對非影像型數(shù)據(jù)（如電子病歷數(shù)據(jù)）可視化技術(shù)存在較大缺失。隨著可穿戴設備及各種醫(yī)療傳感器的普及，電子診療系統(tǒng)的廣泛應用，大量醫(yī)療相關(guān)的籠統(tǒng)數(shù)據(jù)被采集，其中蘊含的疾病演化階段性流程、診療方案有效性等信息。針對這樣的數(shù)據(jù)，團隊開創(chuàng)性的設計開發(fā)了EventThread可視分析系統(tǒng)，用于匯總展示大規(guī)模電子病歷數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)中的易變性規(guī)律，例如，同種疾病在不同人群中的演變規(guī)律、不同治療方案帶來的不同療效等。
智能創(chuàng)意設計方面，實驗室也取得了一些成果。前不久，實驗室開發(fā)出一款協(xié)助設計師繪制設計草圖的智能虛擬機器人。畫草圖是遠古至今一直使用的一種直觀的創(chuàng)意表達方式。今天的設計草圖構(gòu)思中，設計師們首先用簡單的線條快速描繪物體，以資設計創(chuàng)意與構(gòu)思。相較常見的照片等“柵格圖”設計草圖是人們一筆一畫繪制出來的更多應用于藝術(shù)設計領域。設計草圖在設計領域的普遍應用引發(fā)了人們關(guān)于人工智能輔助設計的思考：人工智能是否也能學會繪制甚至創(chuàng)作設計草圖呢？實驗室?guī)熒鷤冊O計并開發(fā)了一款可以用來發(fā)明并繪制高質(zhì)量設計草圖的繪圖機器人—AI-Sketcher這是一款能根據(jù)用戶的簡單輸入而自動生成高質(zhì)量簡筆畫（草圖）人工智能繪圖機器人。一個基于“變分自動編碼器（VA E深度生成模型，保守VA E基礎上引入了新的數(shù)據(jù)編碼方式，通過采用綜合使用構(gòu)成草圖的筆畫信息及筆畫之間相對位置信息等，很好地提高了草圖的生成質(zhì)量。為了評估其性能，團隊創(chuàng)立了一個包含有500余萬張卡通人物表情的Sketch數(shù)據(jù)集。目前，AI-Sketcher被訓練用來自動生成卡通人物的7種不同表情，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它繪制簡筆畫的過程中可更好地捕捉到筆畫之間的相對位置關(guān)系，防止了生成結(jié)果的扭曲變形，生成的圖形質(zhì)量更具優(yōu)勢。AI-Sketcher還用來優(yōu)化用戶的輸入，用戶手繪作品存在線條不光滑、不連貫、不夠形象生動等罕見問題被很好彌補了生成的矢量圖形質(zhì)量較高。
采訪獲悉，實驗室成立兩年多時間中，大力開展國際合作。學術(shù)界，先后與佐治亞理工大學、亞利桑那州立大學、匹茲堡大學信息學院、香港科技大學等，建立起智慧醫(yī)療、數(shù)據(jù)分析、信息可視化等臨時合作關(guān)系；工業(yè)界，先后與IBM微軟、Adobe西門子、阿里巴巴等建立起合作關(guān)系，并取得了一系列不錯的研究效果。實驗室累計在數(shù)據(jù)可視化、人機交互、數(shù)據(jù)挖掘，以及人工智能等多個領域的頂級期刊及會議上，發(fā)表了40余篇國際論文，并獲得了包括ACMCHI2018最佳論文提名獎、IEEEPacificVi2018最佳論文提名獎，ACMIUI最佳論文獎等多項國際會議頒發(fā)的論文獎項。自主研發(fā)出了三套基于智能化技術(shù)的原型系統(tǒng)，分別用基于電子病歷數(shù)據(jù)的疾病預后分析，自動化數(shù)據(jù)分析及可視化，以及智能化平面設計。尤值一提的團隊研發(fā)的智能輔助平面設計系統(tǒng)能自動生成高質(zhì)量的廣告海報，圖靈測試標明其生成效果，顯著優(yōu)于現(xiàn)有的同類商業(yè)系統(tǒng)。
人才培養(yǎng)成果不錯。該實驗室按“跨界”要求，依照4:1比例，分別招收計算機安檢機專業(yè)及設計專業(yè)的學生，并因人制定不同的培養(yǎng)方案。實驗室所采用的培養(yǎng)方案，同時開設數(shù)學、計算機、設計學三個門類的課程，全面培養(yǎng)具有設計思維的技術(shù)人員及具有技術(shù)能力的設計師。曾經(jīng)有一位來自武漢大學軟件學院的學生，報考實驗室的時候告訴我希望成為一個懂技術(shù)的設計師。現(xiàn)在實驗室里邊其實不乏這樣有理想抱負，且目標明確的年輕人。曹楠說。
兩年多里，實驗室展開了三次暑期實習計劃，培養(yǎng)了一大批具有設計及可視化技能的學生。先后收到包括哈佛大學、耶魯大學、伊利諾伊大學、卡內(nèi)基梅隆大學、加州大學圣迭戈分校等美國著名大學的碩士及博士學位的錄取通知書。因為暑期實習計劃的勝利開展，2018年我收到100余封來自世界各地的申請信。這些學生不乏有來在CMUUIUC以及倫敦帝國理工學院等國際名校的申請者。以至于2019年的實習計劃尚未出臺，便有不少學生主動詢問何時能開始實習。
曹楠說，實驗室也面臨著不少困難。實驗室剛剛成立不久，底子比擬薄，老師們無一例外都是從海外歸國的年輕學者，缺少在國內(nèi)從事科研工作的經(jīng)驗與閱歷，因此還需要進一步學習、鍛煉、提高，把自己的所學融入于祖國更有價值的領域中。
